• Buradasın

    Denetimli öğrenmede hangi algoritmalar kullanılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Denetimli öğrenmede kullanılan bazı algoritmalar şunlardır:
    1. Doğrusal Regresyon (Linear Regression): Gelecekteki sonuçları tahmin etmek için kullanılır 23.
    2. Lojistik Regresyon (Logistic Regression): İkili sınıflandırma problemlerinde olasılıkları tahmin eder 23.
    3. Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM): Verileri en iyi şekilde ayıran bir hiper düzlem bularak sınıflandırma yapar 3.
    4. Karar Ağaçları (Decision Trees): Verileri ağaç yapısı şeklinde sınıflandırır veya tahmin yapar 3.
    5. Rastgele Ormanlar (Random Forests): Birden çok karar ağacının bir araya gelmesiyle oluşturulmuş bir ensemble algoritmadır 3.
    6. K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors - KNN): Yeni bir veri noktasını, en yakın K komşu noktasına göre sınıflandırır 23.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. azure.microsoft.com
        1
      2. bulutistan.com
        2
      3. kodkampusu.com
        3
      4. unite.ai
        4
      5. yavuz.github.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Makine öğrenmesinde hangi algoritmalar kullanılır?

    Makine öğrenmesinde kullanılan bazı temel algoritmalar şunlardır: 1. Denetimli Öğrenme (Supervised Learning): - Regresyon: Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi inceler. - Sınıflandırma: Verileri iki veya daha fazla kategoriye ayırır (örneğin, spam/spam değil). 2. Denetimsiz Öğrenme (Unsupervised Learning): - Kümeleme (Clustering): Verileri benzer özelliklere sahip gruplara ayırır. - Boyut İndirgeme: Verilerin daha düşük boyutlu bir temsilini oluşturur. 3. Pekiştirmeli Öğrenme (Reinforcement Learning): - Q-Learning: Durum-eylem çiftleri için bir Q-değeri tutarak öğrenme yapar. - Deep Q-Network (DQN): Derin öğrenme ile birleştirilmiş Q-Learning algoritmasıdır. Diğer yaygın algoritmalar arasında Karar Ağaçları (Decision Trees), Destek Vektör Makineleri (Support Vector Machines - SVM) ve Naive Bayes bulunur.
    5 kaynak

    Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma nedir?

    Denetimli ve denetimsiz sınıflandırma, makine öğreniminde iki ana öğrenme yaklaşımıdır. Denetimli sınıflandırma: - Etiketli bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. - Amaç, modelin girdiler ve çıktılar arasındaki ilişkiyi öğrenerek yeni, görünmeyen verileri doğru bir şekilde sınıflandırmasıdır. Denetimsiz sınıflandırma: - Etiketlenmemiş bir veri kümesi üzerinde bir modelin eğitilmesini içerir. - Burada algoritma, herhangi bir açık denetim olmaksızın verilerdeki gizli kalıpları veya içsel yapıları bulmaya çalışır.
    5 kaynak

    Algoritmalar neden önemlidir?

    Algoritmalar, yazılım geliştirme sürecinde ve genel olarak teknolojide önemli bir yere sahiptir çünkü: 1. Verimlilik ve Performans: İyi tasarlanmış algoritmalar, yazılımın daha az kaynak tüketmesini ve hızlı çalışmasını sağlar. 2. Problem Çözme Yeteneği: Algoritma geliştirmek, yazılım geliştiricilerin karmaşık problemleri daha hızlı ve etkili bir şekilde çözmelerini sağlar. 3. Optimizasyon: Büyük veri kümeleriyle çalışırken verimli algoritmalar kullanmak, sistem performansını artırır. 4. Kodun Ölçeklenebilir Olması: Algoritmalar, sistem büyüdüğünde bile kodun hızlı çalışmasını sağlar. 5. Zaman ve Mekan Karmaşıklığını Optimize Etme: Algoritmalar, belirli bir işlem için gerekli olan zaman ve bellek kullanımını optimize eder. Bu nedenlerle algoritmalar, modern teknolojinin temel yapı taşlarından biridir.
    5 kaynak

    Denetimli ve denetimsiz kümeleme arasındaki fark nedir?

    Denetimli ve denetimsiz kümeleme arasındaki fark, kullanılan veri türü ve amaçlarında yatmaktadır. Denetimli kümeleme, etiketli bir veri kümesi üzerinde modelin eğitilmesini içerir. Denetimsiz kümeleme ise etiketlenmemiş veriler üzerinde çalışır.
    5 kaynak

    Algoritma ve veri yapıları nedir?

    Algoritma ve veri yapıları bilgisayar bilimlerinin temel taşlarıdır. Algoritma, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanmış, açık ve adım adım bir plan veya yönergeler bütünüdür. Veri yapıları ise verilerin depolanma ve yönetilme biçimini tanımlar. Bazı temel veri yapıları şunlardır: - Dizi (Array): Aynı türden elemanların sıralı bir şekilde saklandığı yapı. - Bağlı liste (Linked List): Düğümler aracılığıyla birbirine bağlanan veri elemanlarından oluşur. - Yığın (Stack): Last-in, first-out (LIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Kuyruk (Queue): First-in, first-out (FIFO) ilkesine göre veri saklama yapısı. - Ağaç (Tree): Hiyerarşik bir yapıya sahip olan veri yapısı. - Graf (Graph): Düğümlerin kenarlarla bağlandığı veri yapısı.
    5 kaynak

    Denetimli ve denetimsiz arasındaki fark nedir?

    Denetimli ve denetimsiz öğrenme arasındaki temel fark, kullanılan veri türü ve öğrenme sürecidir: 1. Denetimli Öğrenme: Bu yöntem, etiketli bir veri kümesi üzerinde çalışır. 2. Denetimsiz Öğrenme: Bu yöntemde, etiketlenmemiş veriler kullanılır.
    5 kaynak

    Denetimli öğrenme hangi verilerle çalışır?

    Denetimli öğrenme, etiketli verilerle çalışır.
    5 kaynak